观测误差第14页

【PTA浙大版《C语言程序设计（第4版）》/函数题】习题5-7 使用函数求余弦函数的近似值（附测试点）

+⋯函数接口定义：doublefuncos(doublee,doublex);其中用户传入的参数为误差上限e和自变量x；函数funcos应返回用给定公式计算出来、并且满足误差要求的cos(x)的近似值。

La_gloire·2024-01-27 17:58

什么音频格式转换软件好用？

评价一个音响系统或设备是否符合高保真要求，一般应采用主观听音评价和客观指标测试相结合的方式来进行，并以客观测试指标为主要依据。因为采用仪器

科技的力量·2024-01-27 16:56

毫米波雷达半精度浮点存储格式分析

本文介绍了TC3xx单片机雷达信号处理单元SPU支持的半精度浮点格式，将其和32bit整型数格式进行比较，分析了两者的动态范围及实际处理误差，发现半精度浮点格式是“性价

WPG大大通·2024-01-27 13:25

基于stm32CubeMX（Hal库)的stm32串口通信

STM32CubeMX2.3安装固件库三、运用stm32cubeMX完成流水灯1.原理图2.创建新项目3.实验成果四、串口调试1.创建新工程2.添加汇编代码3.烧录与接收五、通过keil观察波形1.环境设置2.观测波形

Laul Ken-Yi·2024-01-27 13:49

可观测性之Log4j2优雅日志打印

可观测性之Log4j2优雅日志打印#简介对于Log4j2大家应该都不是很陌生，听说最多的应该是2021年年底出现的安全漏洞了，不过最让大家头痛的应该不仅仅是这个安全漏洞的处理，安全漏洞通过升级最新的依赖版本即可快速解决

宋小生的博客·2024-01-27 12:33

提高自己估值的唯一方法：挑最被需要的事情做

挑最被需要的事情做很多人每每遇到跳槽换工作的时候，总是希望自己的薪酬越跳越高，而实际上很多时候公司给你的薪酬仅仅是在面试时，基于你以往的经历背景而给出的“估值”，也许高，也许低，但完全和你的价值相等未必，多少会有误差

麦兜了个悠·2024-01-27 12:50

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差

ca8519be679b·2024-01-27 12:38

【机器学习前置知识】隐变量

隐变量又称潜变量，顾名思义就是隐藏着的随机变量，它不能通过观测来得到，或者说它产生的过程是不可观测的，然而它却可以在潜移默化中影响可观测变量。我们用抛硬币为例来解释什么是隐变量。

Axlsss·2024-01-27 10:43

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

数学建模-------误差来源以及误差分析

绝对误差：精确值-近似值；举个例子：从A到B，应该有73千米，但是我们近似成了70千米；从C到D，应该是1373千米，我们近似成了1370千米，如果使用绝对误差，结果都是3，显然无法衡量我们误差的大小，

阑梦清川·2024-01-27 10:26

stanley 轨迹跟踪算法

一：简单了解简介：Stanley是一种轨迹跟踪算法；Stanleycontrollow：ComputerControlcmd函数，根据Stanley算法的公式进行代码的编写，所以需要调用接下来的误差计算函数

”悟道“·2024-01-27 10:25

统计学-R语言-8.1

文章目录前言方差分析方差分析的原理什么是方差分析误差分解单因子方差分析数学模型效应检验练习前言本片开始介绍有关方差分析的知识。

柔雾·2024-01-27 07:41

c语言---滑动窗口

任何误差小于10-5的答案都将被视为正确答案。

小白*.·2024-01-27 05:43

dplyr总结篇

dplyr-总结有必要对dplyr进行一个总结对行处理数据处理对于行的处理，我们也称为观测。

医科研·2024-01-27 05:40

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2

小小杨树·2024-01-27 04:09

iOS系统时间被修改的问题解决

这是以英国格林尼治天文台观测结果得出的时间，这是英国格林尼治当地时间，这个地方的当地时间过去被当成世界标准的时间。UT:(UniversalTime)世界时。

iOS猿_员·2024-01-27 01:09

描述性统计：均值

我们最熟悉的均值莫过于平均数（mean），该值由总体或样本所有观测值的和除以计数求得。其实，均值还有另外两种「形式」——中位数（median）和众数（mode）。

Higherloft·2024-01-27 00:01

误差线该用标准差还是标准误？

误差线对应的表示的到底是标准差还是标准误？

组学大讲堂·2024-01-27 00:55

对数似然函数：为什么在统计学和机器学习中它如此重要？

似然函数是一个在统计学中描述参数的函数，表示在给定观测数据条件下，关于参数的可能性。对数似然函数即是似然函数取对数的结果。对数似然函数=log(似然函数)2.为什么使用对数似然函数？

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:15

旧文重发：对帕金森综合症的治法思考

帕金森综合征的病人颤抖可控的时候，脉象并无明显异常，但是颤抖不可控之时，抖动异常，根本无法观测脉象。中医第一层：帕金森是手的震颤，是筋

古原青草·2024-01-26 23:52

【数据科学实用因果推断】1.1 潜在结果

1.1潜在结果PotentialOutcome因果推断的一个重要基本认识是：针对某一个对象/单元，我们总是只能观测到其接受干预或不接受干预两种情况之一。

Syntax_CD·2024-01-26 21:25

观测线程状态、守护线程

publicclassTestStateimplementsRunnable{@Overridepublicvoidrun(){for(inti=0;i<50;i++){System.out.println("现在是第"+i+"个");try{Thread.sleep(200);}catch(InterruptedExceptione){e.printStackTrace();}}}publics

真没睡465·2024-01-26 20:43

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

成本更低、更可控，云原生可观测新计费模式正式上线

可观测作为企业IT运维必须品，在应对不同可观测场景时提供了非常多产品，以及与之对应的计费模式，供企业灵活选择。

云布道师·2024-01-26 17:25

AI模型评估的工业最佳实践

例如，对于分类任务，可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标；对于回归任务，可以使用均方误差（MSE）、平均绝对误

SugarPPig·2024-01-26 17:24

轻量级3D姿态估计

效果图：算力3.92GFLOPS，而且平均每关节位置误差（MPJPE），也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发，开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图，人体检测用的yolov5。

AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

国内人口数量最多的姓氏—“王”

以天齐为原点观测太阳的周天运行轨迹。太阳的周天运行就是太阳每天从东边地平线升起，渐渐运行到天项（中高天），再西落地平线这一运行轨迹形成一个周天历度。周天历度称“盖天图”、“浑天图”。

境由心生生心由境·2024-01-26 14:23

【VUE】vue实例挂载详细解析，流程，代码实例

实例挂载详细解析，流程，代码实例一、挂载在生命周期的哪些阶段beforeCreate：created：beforeMount：mounted：二、挂载流程，挂载其实是在做哪些事情初始化：创建实例：数据观测和事件配置

CodeCharm——CC姐·2024-01-26 13:35

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。

小小鱼er·2024-01-26 12:23

基于物联网设计的水稻田智能灌溉系统(STM32+华为云IOT)

传统的灌溉方式往往依赖于人工观察和控制，不仅效率低下，而且容易出现误差，无法满足现代农业生产的需求。当前设计了一款基于STM32的水稻田智能灌溉系统。

DS小龙哥·2024-01-26 12:47

企业能源消耗监测管理系统是否可以做好能源计量与能耗分析？

首先，能源计量是能源管理的基础，通过能源精准计老化，容易出现测量设备不准确以及其他一些人为因素原因导致的计量数据不精准，所以结果会出现误差。

吉佳通达·2024-01-26 11:26

MATLAB环境下基于多分辨奇异值分解和改进完备集成经验模态分解的大地电磁数据降噪方法

与有源的电磁勘探方法相比，天然大地电磁场频带范围宽且本身信号极其微弱，野外观测到的大地电磁信号不可避免地会受到各种噪声的污染。

哥廷根数学学派·2024-01-26 10:37

每日一问：指数基金如何筛选

第一步：具体选择宽基指数基金下的哪只基金；第二步：筛选基金公司，三个指标1.基金公司规模，越大越好；2.跟踪误差率，越小越好；3.管理费，越低越好！

片片_15bf·2024-01-26 09:24

统计学基于r语言第六章和第七章答案

exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差

大瘦丝儿·2024-01-26 09:40

Python数据可视化~绘制不同图表

使用matplotlib绘制简单图表正弦和余弦绘制折线图绘制柱形图或堆积柱形图绘制条形图or堆积条形图中文乱码解决绘制堆积面积图绘制直方图绘制饼图or圆环图绘制散点图or气泡图绘制箱形图绘制雷达图绘制误差棒图正弦和余弦

憨憨小江·2024-01-26 07:49

【2023华为ODB卷-AI面板识别】100%通过率（Java&Python&C++&Go）

由于AI识别误差，每次识别到的指示灯位置可能有差异，以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1x1x1,y1y1y1，右下角x2,y2x2,y2x2,y2)请输出先行后列排序的指示灯的编号

塔子哥学算法·2024-01-26 05:00

第一张黑洞照片全靠VLBI，这个Github项目教你用Python实现

为了拍到本次的黑洞照片，科学家总共使用了8台亚毫米射电望远镜，构建成超级“虚拟”望远镜——事件视界望远镜（EHT），分别在南极、智利、墨西哥、美国夏威夷、美国亚利桑那州、西班牙同时对黑洞展开观测。

诸葛青云999·2024-01-26 04:19

r语言集合补集_R语言数据整理利器——dplyr

dplyr对于处理以行列关系表示的数据框(每一行是一个观测值，每一列是一个维度)十分有效。

深渊号角mkq0.~·2024-01-26 04:09

一文详解全栈可观测的实现路径

作者：曾庆国作者简介：曾庆国，来自阿里云智能-云原生可观测团队。过去多年一直从事云原生相关领域工作。从运营开源产品到商业产品研发；从应用交付、平台工程到深入云原生可观测。

阿里云云原生·2024-01-26 02:22

liefyuan·2024-01-26 00:15

基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化

文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时，算法实时测量得到的目标平面位置，是具有误差的，连续观测，所形成的轨迹如下图所示，需要对其进行噪声滤除。

点PY·2024-01-26 00:46

八月绚烂星空，你可知最明亮的行星有哪些？

五颗亮行星中有四颗能在2020年8月的天空中被观测到。您将能够看到明亮的木星和土星相伴闪烁在八月的夜空中。红色的火星在午夜从东方升起，点燃了整个夜晚直至黎明。

天文在线·2024-01-25 22:36

【三维重建】运动恢复结构SfM理解记录：初始化与参数估计

目录一、SfM的认识二、SfM的初始化三、SfM的实现1、投影变换矩阵2、投影过程3、参数初始估计4、最小化重投影误差注意参考文献一、SfM的认识三维重建=图像序列+SfM+MVS+…图像序列：拍摄多视图照片集

小白不懂就多问多学·2024-01-25 22:58

【JuiceFS】理解juicefs缓存

文章目录1.简介2.数据一致性3.元数据缓存4.读写缓冲区4.1概念4.2预读和预取4.3写入4.4观测和调优5.数据缓存5.1内核页缓存5.2内核回写模式5.3客户端读缓存5.4客户端写缓存5.5缓存位置

Henry Patch·2024-01-25 22:25

NX二次开发点通过云配准获取相同体

然后获取体的所有边的几何中心，把这些点通过转换矩阵转换之后存起来，再和另外一个体转换之后的点数据作对比，在误差范围内配对点的数量等于体获取点的数量就是相同体（有的体没有边，只有面，那就通过大小和面重合来判断就行了

曹大师·2024-01-25 22:52

2024.1.24 GNSS 学习笔记

1.伪距观测值公式2.载波相位观测值公式3.单点定位技术(SinglePointPositionin,SPP)仅使用伪距观测值，不使用其他的辅助信息获得ECEF框架下绝对定位技术。

Code_ADing·2024-01-25 21:28

vue2、vue3，生命周期详解

1、beforeCreate:在实例初始化之后，但在数据观测和事件配置之前被调用。此时，data和methods等选项尚未初始化，并且无法访问this。

梦之归途·2024-01-25 19:18

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